01、AI制药发展趋势:越来越多AI/计算制药公司从服务走向自主研发管线为主的Biotech之路
伴随着电子展中人工智能等新技术的突破性发展,人工智能为代表的计算机技术也被越来越广泛应用于药物研发领域,特别是在临床前药物研发领域,诞生了一批Al和计算驱动的药物研发公司,它们或以人工智能和计算为核心驱动力研发自有管线药物,或作为第三方服务于制药公司。
药物研发是指从实验室发现活性化合物后反复测试并优化成为安全有效药物的系统工程,其包含了发现和开发两大阶段。药物发现包括三个步骤,分别是疾病相关治疗靶点的确认,先导化合物的发现及先导化合物的优化,最终获得候选药物,进入药物的开发阶段。发现活性化合物的方法包含偶然发现、随机筛选以及理性设计等手段。
目前的计算制药分为以数据为基础的人工智能制药和以物理规则为基础的两种制药范式。前者本质上是机器通过学习数据,挖掘数据总结归纳规律,反过来优化药物研发环节;后者是从第一性原理出发,从分子、原子等微观粒子层面去计算药物分子与靶点蛋白分子之间的相互作用力,也可以借助于AI提高运算速度和精度。
电子展表示未来将会有越来越多AI/计算制药公司从服务走向自主研发管线为主的Biotech之路。 原本以软件服务为主营业务,在增加自主研发药物后得到资本市场认可,成功上市。这激励了更多AI制药公司从服务走向合作研发管线+自主研发药物的道路,特别是在中国创新药崛起的发展大潮之下,biotech的定位更容易被资本市场认可。另一方面,由于Al应用于药物发现领域,验证流程较长,而且目前还尚未有一款AI设计的药物成功上市,国内很多药企都属于观望状态,付费意愿不高,市场开拓难度较大。
02、人工智能医疗影像发展趋势:行业规范正在建立,未来产品商业空间将向服务和全病程管理探索
人工智能医学影像定位在医学影像诊断系统和人工智能机器学习的交叉范畴,行业核心企业定义为研发、生产并销售人工智能医学影像软件企业,其中人工智能主要指其下属细分深度学习技术。
现阶段,中国Al医疗商业空间小,处于价值实践期。人工智能医疗应用场景广泛,未来产品落地后其社会和商业价值均较大;然而,基于中国医疗健康发展现状,商业付费空间有限。现阶段,AI医学影像在院端已获得一定的收入。在新冠疫情以及智慧医院建设的大背景下,三级医院人工智能软件的渗透率已增长至15%左右,随着产品价值被认可,院端以及患者的付费意愿也将同步提升,2023年渗透率或达到30%左右。
AI类产品价值的体现将在基层实现最大化。同时在政策指引下,人工智能医学影像产品在向基层落地的过程中,也会朝着服务+全病程管理的方向去做商业化探索,从服务影像科室到临床科室做尝试。
03、医疗元宇宙发展趋势:建立现实与虚拟世界之间的连接,最终实现医疗元宇宙,由此产生巨大的价值
电子展认为医疗是一个传统、 严谨和相对保守的领域,随着技术迅速发展,已有发展的高科技将会慢慢进入医疗领域,尽管新技术与医疗行业融合相对缓慢,但是也在进行技术、产品和服务的更新迭代。在全球范围内,医疗行业面临着重重困境,如何提高疗效、降低治疗费用是各个国家亟待解决的问题。
在元宇宙中重建医生与患者、医疗与社会的关系,重建围绕患者产生的大数据,建立现实与虚拟世界之间的连接,最终实现医疗元宇宙,由此产生巨大价值。随着科技的不断进步、政策的逐渐清晰、医疗数据的确权与流通规则明确,元宇宙与各医疗场景融合程度将不断加深。电子展考虑到VR、AR、 MR、脑机接口等技术与医疗场景交互的复杂程度,元宇宙技术下的医疗培训、外科手术等将在未来几年逐渐实现,而虚拟医生、个性化健康管理等则需要较长时间的数据沉淀与技术积累。